Tag: AI

  • AI-leveranciers beoordelen: due-diligence checklist voor MKB-organisaties

    AI-leveranciers beoordelen: due-diligence checklist voor MKB-organisaties

    De belofte en de schrik van AI-tools

    Een leverancier komt met een AI-oplossing die al je problemen lijkt op te lossen: een chatbot die klanten direct helpt, een analyse-tool die bergen data in minuten verwerkt of een slimme assistent die documenten opstelt. De pitch klinkt vlekkeloos en de prijs valt mee.

    Maar stel dat je later ontdekt dat klantgegevens op servers buiten de EU staan? Of dat er geen logboeken zijn om te bewijzen wie toegang had? Precies daar gaat het mis. In de praktijk blijkt dat organisaties pas tijdens een DPIA of, erger nog, na een incident ontdekken dat er grote gaten in de afspraken met hun AI-leverancier zitten.

    Om dat te voorkomen, is een due-diligenceproces onmisbaar.

    Praktijkvoorbeeld: AI in de klantenservice

    Een MKB-bedrijf besloot een AI-chatbot in te zetten voor hun klantenservice. Alles leek goed geregeld: het contract was getekend en de tool werkte prima. Totdat een klant vroeg om inzage in zijn gegevens.

    Toen bleek: gesprekken waren opgeslagen op servers buiten de EU, er was geen verwerkersovereenkomst en er bestond geen procedure om data te verwijderen. Het bedrijf moest in allerijl schakelen, met boze klanten en reputatieschade tot gevolg.

    Met een due-diligenceproces vooraf waren deze problemen grotendeels te voorkomen geweest.

    Waarom due diligence bij AI cruciaal is

    Voor veel Mkb’s voelt het logisch om snel in te stappen bij een AI-tool. Maar de risico’s zijn vaak groter dan bij traditionele software. Data kan ongemerkt terecht komen bij onderaannemers of gebruikt worden voor modeltraining. Zonder goede logging is het onmogelijk om aan te tonen wie at met welke data deed. Een ISO-certificaat of keurmerk geeft bovendien een valse zekerheid als contracten en processen niet op orde zijn> Daarbovenop komt nieuwe regelgeving, zoals de Europese AI-verordening, die extra verplichtingen meebrengt voor leveranciers én afnemers.

    Juist omdat AI zich razendsnel ontwikkelt, is due diligence geen vinkje, maar een doorlopend proces.

    DPIA: verplicht waar nodig, nuttig altijd

    Volgens de AVG is een DPIA (Data Protection Impact Assessment) verplicht bij verwerkingen met een waarschijnlijk hoog risico voor betrokkenen. Denk aan grootschalige monitoring, gebruik van bijzondere persoonsgegevens of innovatieve technologie. AI valt daar vaak onder.

    Ook als het formeel niet verplicht is, loont een DPIA. Het dwingt je om drie vragen concreet te beantwoorden:

    1. Welke persoonsgegevens worden verwerkt?
    2. Welke risico’s lopen betrokkenen?
    3. Welke maatregelen neemt de leverancier om die risico’s te beperken?

    Een DPIA is dus niet alleen een juridische verplichting, maar ook een nuttig hulpmiddel om jouw due diligence te structureren.

    De due-diligence checklist voor AI-leveranciers

    1. Contract en data-eigenaarschap

    Leg vast dat jouw organisatie eigenaar blijft van alle aangeleverde data. Bepaal bewaartermijnen en maak afspraken over subverwerkers. Vraag om aantoonbare maatregelen, zoals ISO 27001 of een gelijkwaardige standaard, maar geef ook ruimte aan kleinere leveranciers die andere vormen van bewijs kunnen leveren.

    2. Logging en transparantie

    Vraag minimaal om inzage in trainingslogs: wie had wanneer toegang tot welke data? Idealiter levert de leverancier exporteerbare logbestanden, maar zelfs eenvoudige rapportages zijn al een stap vooruit. Zonder logging is compliance aantonen vrijwel onmogelijk.

    3. Datapaden en modeltraining

    Vraag welke databronnen zijn gebruikt voor de training van het AI-model. Leg vast dat jouw data niet zonder toestemming wordt gebruikt voor verdere training. Controleer of doorgifte naar landen buiten de EU goed geregeld is (bijvoorbeeld via SCC’s of een adequaatheidsbesluit).

    4. Incidentrespons en meldplicht

    Spreek een meldtermijn van 24-48 uur af, zodat jij je eigen 72-uurs verplichting onder de AVG kunt halen. Vraag hoe eerdere incidenten zijn afgehandeld en of er een draaiboek beschikbaar is.

    5. Privacyrechten en AVG-afspraken

    Zorg voor een duidelijke verwerkersovereenkomst. Controleer of de leverancier het mogelijk maakt om inzage-, correctie- en verwijderverzoeken uit te voeren. Betrek ook hun DPO of privacy-officer in het proces.

    Hoe CompliTrack dit proces ondersteunt

    Due diligence hoeft geen papieren tijger te zijn. Met CompliTrack kun je dit proces slim en eenvoudig organiseren:

    • Leveranciers koppelen aan bedrijfsmiddelen: je ziet direct welke leveranciers toegang hebben tot welke kritieke processen of data.
    • DPIA’s centraal beheren: voer DPIA’s stap voor stap uit en leg bevindingen vast in één overzicht.
    • Taken en controles automatiseren: stel terugkerende beoordelingen in zodat je niets vergeet.
    • Auditklaar overzicht: toon met één druk op de knop welke maatregelen en afspraken zijn gemaakt.

    Voor ondernemers betekent dit: minder afhankelijk van losse Excel-lijstjes en meer grip zonder zware systemen.

    Interne links en verdieping

    Deze blog maakt deel uit van de serie rond AI-governance. Wil je verder lezen?

    Conclusie: AI zonder due diligence is een gok

    AI kan het MKB enorme kansen bieden, maar ook forse risico’s. Zonder due diligence loop je het gevaar dat je pas na een incident ontdekt dat de afspraken tekortschieten.

    Met de checklist in dit artikel, gecombineerd met een DPIA, heb je een solide basis om je AI-leveranciers verantwoord te beoordelen. Voeg daar een tool als CompliTrack aan toe en je bent voorbereid op audits, klanten en toezichthouders.

    Wil je weten hoe CompliTrack jouw organisatie kan helpen bij AI-governance en leveranciersbeheer? Vraag een demo aan en ontdek het verschil.

  • AI-governance voor het MKB: beleid, risico’s en 10 haalbare controles

    AI-governance voor het MKB: beleid, risico’s en 10 haalbare controles

    AI-tools worden steeds vaker gebruikt door medewerkers van kleine en middelgrote bedrijven. Soms heel bewust, soms stiekem in de marge van het werk. Een tekst sneller schrijven, een klantmail samenvatten, een planning in Excel automatisch laten opstellen – het gaat vaak ongemerkt. Handig? Zeker. Maar zonder duidelijke afspraken ontstaat er ook een risico: persoonsgegevens belanden in publieke AI-diensten, beslissingen worden niet meer goed verklaard en auditors stellen lastige vragen waar je geen antwoord op hebt.

    Daarom is het tijd om ook in het MKB serieus te kijken naar AI-governance. Dat hoeft geen log, duur programma te zijn. Met tien praktische controles kun je vandaag nog een basis leggen die overzicht geeft, risico’s beperkt en vertrouwen uitstraalt naar klanten en auditors.

    1. Een kort, helder AI-beleid

    Een AI-beleid hoeft geen dik document te zijn. Integendeel: hoe korter, hoe beter. Schrijf in één of twee pagina’s op welke AI-tools medewerkers mogen gebruiken, en vooral ook wat niet mag. Benoem expliciet verboden gebruik, zoals het invoeren van klantgegevens in publieke AI-systemen.

    Tip: maak het concreet met voorbeelden. Bijvoorbeeld: “Je mag ChatGPT gebruiken om interne teksten te structureren. Je mag geen klantinformatie, persoonsgegevens of broncode invoeren.”

    Zo’n beknopt beleid leest iedereen, en je creëert duidelijkheid zonder dat het voelt als extra werk.

    2. Een beslismodel voor data-invoer

    Niet alle data is gelijk. Publieke informatie kun je vaak veilig gebruiken, maar persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige gegevens zijn een ander verhaal. Met een simpel verkeerslichtmodel maak je dit inzichtelijk:

    • Groen: openbare of dummy-data -> toegestaan.
    • Oranje: interne documenten -> alleen in goedgekeurde tools en na interne check.
    • Rood: persoonsgegevens, klantinformatie of vertrouwelijke data -> verboden.

    Door het verkeerslichtmodel toe te passen weet iedereen direct: dit valt onder “rood”.

    3. DPIA uitvoeren waar dat moet

    Een Data Protection Impact Assessment (DPIA) is verplicht onder de AVG wanneer een verwerking waarschijnlijk een hoog risico inhoudt voor betrokkenen. Denk aan grootschalige profiling of verwerking van gevoelige gegevens.

    Voor het MKB klinkt dat zwaar, maar je hoeft het niet ingewikkeld te maken. Werk met een korte quickscan om te bepalen of een volledige DPIA nodig is:

    • Worden er persoonsgegevens verwerkt?
    • Gaat het om gevoelige data (gezondheid, financiën, etniciteit)?
    • Kan de verwerking grote impact hebben op betrokkenen?

    Als het antwoord drie keer “ja” is, voer je een volledige DPIA uit. Zo maak je AI-toepassingen AVG-proof, zonder eindeloze papierstroom.

    4. Een register van AI-toepassingen

    Zonder overzicht weet je niet wie welke AI-tools gebruikt. En dan wordt aantoonbaar maken bij een audit onmogelijk.

    Maak daarom een simpel register met kolommen als: naam tool, doel, eigenaar, datacategorieën, status goedgekeurd/niet-goedgekeurd. Dit kan in eerste instantie gewoon in Excel of in je GRC-tool.

    Praktisch voordeel: door dit vast te leggen en te beheren, kun je met één uitdraai laten zien welke tools wel en niet gebruikt mogen worden. Dit geeft beheersbaarheid en vertrouwen.

    5. Rollen en rechten koppelen aan AI-gebruik

    Niet iedere medewerker heeft dezelfde behoefte aan AI-tools. Een marketingmedewerker mag misschien een AI-tekstgenerator gebruiken, maar iemand van HR mag er geen personeelsdossiers mee verwerken.

    Door AI-gebruik te koppelen aan rollen en functies beperk je risico’s en geef je medewerkers duidelijke kaders. Leg ook vast wie toestemming kan geven voor uitzonderingen.

    Zo voorkom je dat AI ineens overal gebruikt wordt, zonder dat je weet waarvoor.

    6. Besluitvorming documenteren

    AI mag ondersteunen, maar de eindbeslissing ligt altijd bij een mens. Als AI helpt bij offertes of klantselectie, leg dan vast hoe de uitkomst tot stand kwam.

    Documenteer bijvoorbeeld: Welke prompt is gebruikt? Welke versie van de tool? Wie heeft de uitkomst beoordeeld?

    Bij een audit of een klantvraag kun je zo eenvoudig aantonen dat beslissingen niet blind aan AI zijn overgelaten.

    7. Incidentmeldproces voor AI

    Fouten gebeuren. En dat is oké, zolang je ervan leert. Richt daarom een eenvoudig meldpunt in.: een e-mailadres of kort formulier waarin medewerkers ook twijfels kunnen melden.

    Voorbeeld: een medewerker ontdekt dat hij per ongeluk klantgegevens in een AI-tool heeft ingevoerd. Door dit direct te melden kan de organisatie beoordelen of er sprake is van een datalek en snel actie ondernemen.

    Hoe sneller een incident boven tafel komt, hoe kleiner de schade.

    8. AI-awareness training

    Veel risico’s ontstaan uit onwetendheid. Een korte training van 20 minuten waarin je uitlegt wat AI is, welke tools wel en niet mogen, en waarom dat belangrijk is, levert veel op.

    Gebruik herkenbare voorbeelden: een klantmail die per ongeluk in een publieke tool belandt, of een verkeerd gegenereerde berekening. Zo snappen medewerkers waarom voorzichtigheid nodig is.

    Bewustwording voorkomt meer incidenten dan welke technische maatregel ook.

    9. Periodieke review

    AI-tools en voorwaarden veranderen razendsnel. Een tool die vandaag veilig lijkt, kan morgen ineens data opslaan in een ander land of de voorwaarden aanpassen.

    Plan daarom elk kwartaal een korte review van je AI-register. Bespreek: gebruiken we nog de juiste tools, zijn er incidenten geweest, moeten we beleid of afspraken aanpassen?

    Zo houd je governance levend in plaats van statisch.

    10. Borging in een lichtgewicht systeem

    Tot slot: Excel-documenten werken, maar alleen zolang iedereen ze trouw bijwerkt. In de praktijk schiet dat er vaak bij in.

    Met een eenvoudige GRC-tool zoals CompliTrack (€90 per maand) leg je beleid, risico’s, incidenten en controles centraal vast. Je kunt taken toewijzen, reviews inplannen en aantonen dat je in control bent, zonder logge implementaties.

    Voor kleinere organisaties is dit dé manier om governance beheersbaar te maken zonder bureaucratische last.

    Conclusie: vertrouwen door overzicht

    AI-governance is geen papieren exercitie. Het draait om vertrouwen. Bij klanten, auditors en je eigen medewerkers. Met tien praktische controles leg je een stevige basis zonder dat het ingewikkeld wordt.

    Voor het MKB betekent dat: snel toepasbare maatregelen, geen overbodige regels, maar wel aantoonbare grip. Zo benut je de voordelen van AI, zonder wakker te liggen van de risico’s.

    Lees ook:

  • De dag dat een AI-assistent klantdata opsnoepte, en niemand precies wist waarheen

    De dag dat een AI-assistent klantdata opsnoepte, en niemand precies wist waarheen

    “Kun je dit even herschrijven voor een klant?” Het is maandagochtend. Een collega plakt een klantparagraaf in een AI-assistent. Binnen seconden staat er een nette tekst op het scherm. Dagen later komt de vraag: “Waar staat die informatie nu? Is die ergens opgeslagen?” Dan wordt het stil.

    AI-tools versnellen werk en verhogen kwaliteit. Ze kunnen ook iets anders doen: informatie laten wegstromen naar een plek die niet onder jouw controle valt. Dat is precies wat shadow AI is: AI-gebruik buiten zicht of buiten de afgesproken spelregels.

    Waar het misgaat

    In veel AI-diensten kan ingevoerde tekst worden opgeslagen of verwerkt buiten je eigen systemen. Soms is verdere modeltraining uitgeschakeld; soms niet. Ook als training uit staat, heb je nog steeds te maken met een externe dienst: bewaartermijnen, toegang, locatie van verwerking. De vraag van je klant – “is dit gedeeld buiten onze afspraken?” is dan ineens geen theoretische.

    Waarom het MKB dit vaker voelt

    Kleine teams bewegen snel. Medewerkers proberen tools uit voordat beleid is geschreven. Niet uit onwil, maar omdat ze willen leveren. Als niemand het gebruik registreert of de spelregels helder maakt, ontstaan onzichtbare datastromen. Dan komen de AVG-vragen – grondslag, verwerkersrol, bewaarlocaties – achteraf, precies wanneer je ze niet kunt gebruiken.

    AI-governance, maar dan praktisch

    AI-governance is niets anders dan duidelijke afspraken plus naleving. Je bepaalt welke tools mogen, onder welke instellingen, en met welke soorten informatie ze wel of juist niet gevoed mogen worden. Je borgt AVG-eisen (zoals een DPIA waar nodig), je wijst eigenaarschap toe, en je zorgt dat het beleid niet in een map verdwijnt, maar in gedrag landt.

    Concreet begint het zo:

    • Eén pagina spelregels. Plain language. Wat mag je wel plakken? Wat nooit? Waar staat wie voor aan de lat?
    • Herkenbare dataclassen. Openbaar, intern, vertrouwelijk, persoonsgegevens. Alleen de eerste categorie gaat zonder extra checks een AI-dienst in.
    • Bewust gekozen tools. Niet de snelste link, maar een versie en configuratie waarbij je datagebruik, opslag en logging kunt verantwoorden.

    Meer hoeft het in het begin niet te zijn. Liever klein en zichtbaar, dan volledig en ongelezen.

    En wat als het toch misgaat?

    Registreer wat er gebeurde, welke gegevens het betrof, waar ze mogelijk terechtkwamen en welke maatregel volgt. Niet om te straffen, maar om het beleid te verbeteren. Incident -> inzicht -> aanpassing. Zo wordt AI-gebruik een leerproces in plaats van een risico-roulette.

    Structuur zonder zwaarte

    Een lichtgewicht GRC-oplossing kan helpen om dat ritme vast te houden: beleid centraal, eigenaarschap zichtbaar, periodieke checks als herhaaltaken, en een dashboard dat laat zien wat er openstaat. Geen grote transformatie, wel aantoonbare grip.

    Verder lezen

    Donderdag volgt deel 2: AI-governance voor het MKB: beleid, risico’s en 10 haalbare controles – een compact stappenplan met checklist.

  • Welke rol speelt AI in moderne bedrijfsprocessen? De compliance-uitdagingen uitgelegd

    Welke rol speelt AI in moderne bedrijfsprocessen? De compliance-uitdagingen uitgelegd

    Kunstmatige intelligentie (AI) is in korte tijd een onmisbare technologie geworden binnen het moderne bedrijfsleven. Of het nu gaat om het stroomlijnen van processen, het verbeteren van klantinteractie of het ondersteunen van besluitvorming: AI is niet meer weg te denken. Maar met deze opmars komt ook een nieuwe verantwoordelijkheid voor organisaties.

    In deze blog kijken we vanuit twee perspectieven naar AI binnen het vakgebied van governance, risk en compliance (GRC):

    1. Hoe kan AI-compliance professionals helpen om efficiënter en effectiever te werken?
    2. Welke nieuwe verplichtingen brengt het gebruik van AI met zich mee, in het licht van wetgeving zoals de EU AI Act?

    Deze dubbele insteek is belangrijk, want terwijl AI je werk kan verlichten, stelt het ook nieuwe eisen aan je organisatie. Juist door deze twee kanten samen te bekijken, kun je als compliance officer of innovatiemanager een toekomstbestendige strategie ontwikkelen.

    AI in de praktijk: meer dan alleen een hype

    AI is al lang geen ver-van-je-bed-show meer. Denk aan systemen die automatisch documenten classificeren, afwijkingen in processen detecteren of dreigingen signaleren voordat ze echt een risico vormen. Veel organisaties gebruiken deze technologie al, bewust of onbewust.

    Toch is het gebruik van AI binnen compliance functies vaak nog beperkt. En dat is zonde, want juist hier kan AI veel waarde toevoegen. Niet als vervanging van menselijke expertise, maar als versterking ervan.

    AI als versterking van de compliance functie

    Stel je voor: je bent verantwoordelijk voor het compliance beleid binnen een snelgroeiende organisatie. De complexiteit van wet- en regelgeving neemt toe, audits volgen elkaar in hoog tempo op en je team is beperkt. Hier biedt AI uitkomst. Niet als ‘black box’ die alles van je overneemt, maar als slimme assistent die je werk verlicht én verbetert.

    1. Sneller inzicht in risico’s

    AI kan grote hoeveelheden gegevens analyseren om risico’s te signaleren die anders onder de radar blijven. Bijvoorbeeld bij het screenen van leveranciers of het analyseren van auditresultaten. In plaats van dagenlang handmatig data doorspitten, krijg je binnen enkele minuten een overzicht van potentiële risico’s.

    2. Efficiëntere interne audits

    AI-systemen kunnen helpen bij het voorbereiden en uitvoeren van interne audits. Ze herkennen afwijkingen in processen of documentatie, en geven suggesties voor verbetering. Hierdoor kun je je als auditor meer richten op de interpretatie en opvolging.

    3. Automatische rapportages en procesondersteuning

    Veel GRC-processen bestaan uit repeterende taken: risicoanalyses bijwerken, beleid controleren, rapportages genereren. AI kan deze processen versnellen en structureren, zonder dat je de controle kwijtraakt. Jij blijft aan het roer, maar hebt betere tools tot je beschikking.

    Kortom: AI maakt compliancewerk niet alleen lichter, maar ook slimmer. Maar dat is slechts één kant van het verhaal.

    AI zelf is óók een compliancevraagstuk

    Terwijl AI je helpt bij compliance, roept het ook nieuwe vragen op. Want zodra je AI inzet in je organisatie, ben je niet alleen gebruiker, maar ook deels verantwoordelijk voor het ethisch en juridisch verantwoord gebruik ervan. Die verantwoordelijkheid is niet vrijblijvend – zeker niet sinds de komst van de EU AI Act.

    Wat is de EU AI Act?

    De EU AI Act is een Europese verordening die eind 2024 formeel is vastgesteld en vanaf 2025 gefaseerd van kracht wordt. Het is de eerste uitgebreide wetgeving ter wereld die het gebruik van kunstmatige intelligentie reguleert, met als doel: veiligheid, transparantie en mensenrechten waarborgen binnen de toepassing van AI.

    De wet is gebaseerd op een risicogebaseerde benadering en deelt AI-systemen in vier categorieën in:

    1. Verboden AI-systemen

    Dit zijn toepassingen die fundamentele rechten schenden, zoals AI voor sociale scoring (zoals in China), manipulatie van gedrag op onethische wijze, of systemen die kwetsbare groepen uitbuiten. Deze systemen zijn onder de AI Act volledig verboden.

    2. Hoog-risico AI-systemen

    Denk hierbij aan AI die wordt ingezet bij:

    • Werving en personeelsselectie,
    • Kredietbeoordelingen,
    • Toegang tot scholing of overheidsdiensten,
    • Kritische infrastructuur (bijv. water- of energievoorziening),
    • Gezondheidszorg of justitie.

    Voor dit type AI gelden strikte eisen:

    • Je moet kunnen aantonen dat het systeem betrouwbaar is,
    • Je moet transparant zijn over hoe het systeem werkt,
    • Er moet altijd menselijk toezicht mogelijk zijn,
    • En het systeem moet gedocumenteerd en getest zijn op bias en discriminatie.

    3. Beperkt-risico AI

    Voorbeelden hiervan zijn AI-chatbots of systemen die gebruikers automatisch informeren dat ze met een machine praten. Hier gelden vooral transparantieverplichtingen: de gebruiker moet weten dat hij met AI te maken heeft.

    4. Laag-risico AI

    Zoals spellingscontrole, aanbevelingssystemen op websites en spamfilters. Deze toepassingen vallen grotendeels buiten de AI Act, al blijft goede documentatie verstandig.

    AI-ontwikkelaar vs. AI-gebruiker: wie moet wat doen?

    De AI Act maakt duidelijk onderscheid tussen:

    • AI-providers (ontwikkelaars) – partijen die AI-systemen bouwen of aanpassen
    • AI-deployers (gebruikers) – organisaties die AI in hun eigen processen gebruiken

    Als je AI ontwikkelt

    Je hebt dan de zwaarste verantwoordelijkheid. Je moet:

    • Je systeem aanmelden in een Europese AI-database,
    • Risicoanalyses uitvoeren op het model en de data,
    • Technische documentatie bijhouden,
    • Een conformity assessment (vergelijkbaar met een CE-markering) uitvoeren,
    • En periodiek herbeoordelen of je systeem nog aan de wet voldoet.

    Dit geldt bijvoorbeeld voor bedrijven die AI-algoritmes op maat bouwen, zoals softwarebedrijven, startups met AI als kernproduct, of leveranciers van AI-gedreven GRC-tools.

    Als je AI gebruikt (zoals veel bedrijven)

    Dan heb je een andere rol: je moet nagaan of de AI die je gebruikt voldoet aan de eisen van de AI Act – zeker als het gaat om een hoog-risico toepassing. Je bent verplicht om:

    • Te controleren of de AI die je inzet legaal is en gecertificeerd,
    • Gebruikers te informeren dat ze met AI te maken hebben (indien van toepassing),
    • Een passende risicobeoordeling uit te voeren binnen je eigen bedrijfscontext,
    • En toezicht in te bouwen (bijvoorbeeld door medewerkers eindbeslissingen te laten nemen bij kritieke processen).

    Een voorbeeld: stel je gebruikt een AI-systeem dat sollicitaties sorteert op basis van cv’s. Dan moet je waarborgen dat dit systeem eerlijk werkt, geen bias bevat, en dat er altijd een menselijke controle mogelijk is. Ook moet je dit kunnen aantonen bij een audit.

    Wat betekent dit concreet voor jouw organisatie?

    De impact van de AI Act hangt dus af van hoe je AI inzet. Maar zelfs als je alleen bestaande tools gebruikt, blijf je verantwoordelijk voor de manier waarop die technologie jouw processen beïnvloedt. Met name binnen compliance, informatiebeveiliging en personeelszaken zijn de risico’s reëel en dus relevant voor ISO-normen zoals:

    • ISO 27001 (informatiebeveiliging)
    • ISO 27701 (privacy)
    • ISO 9001 (kwaliteit)
    • en ISO 45001 (veiligheid en welzijn van medewerkers).

    Gebruik je AI binnen deze domeinen? Dan is het verstandig om de risicoanalyse van je processen te herzien, je beleid aan te vullen met een AI-paragraaf, en AI mee te nemen in je interne audits.

    AI compliance is geen luxe – het is noodzaak

    De AI Act maakt duidelijk: AI is geen vrijblijvende innovatie meer. Als je het inzet, moet je kunnen aantonen dat je er zorgvuldig mee omgaat. En hoewel dat voor veel bedrijven een uitdaging is, hoeft het geen onoverkomelijke drempel te zijn.

    Met een goede GRC-structuur leg je de basis voor verantwoord AI-gebruik. Je kunt bestaande ISO-processen benutten voor risicobeoordeling, incidentmanagement en documentatie. En tools zoals CompliTrack helpen je om dit gestructureerd en inzichtelijk te doen, ook als je organisatie geen groot compliance-team heeft.

    Benieuwd hoe jouw organisatie AI op een verantwoordelijke manier kan inzetten?

    Wil je ontdekken hoe je AI effectief én compliant kunt integreren in je organisatie? Of ben je benieuwd hoe CompliTrack je hierbij kan ondersteunen?

    Neem contact met ons op – we denken graag met je mee.

  • AI in Compliance: Hoe kunstmatige intelligentie risicobeheer verandert

    AI in Compliance: Hoe kunstmatige intelligentie risicobeheer verandert

    Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert steeds meer sectoren, en AI in compliance en risicobeheer vormt daarop geen uitzondering. Voor jou als MKB-ondernemer, waar middelen en tijd vaak schaars zijn, biedt AI kansen om processen efficiënter en nauwkeuriger in te richten. Maar is AI in compliance een must-have, of zijn er slimmere oplossingen die beter aansluiten bij jouw organisatie? In dit blog verkennen we hoe AI bijdraagt aan compliance en risicobeheer, waar de beperkingen liggen en hoe je met praktische tools zoals CompliTrack al grote stappen kunt zetten.

    De toegevoegde waarde van AI in compliance

    AI kan bedrijven helpen om complianceprocessen efficiënter en proactiever te maken. Dit gaat verder dan alleen automatisering: AI kan trends voorspellen, risico’s in een vroeg stadium detecteren en bedrijven helpen om continu te verbeteren.

    1. Snellere en nauwkeurigere risicoanalyse

    AI kan grote hoeveelheden data analyseren en afwijkingen of patronen signaleren die een verhoogd risico kunnen aanduiden. Dit helpt bedrijven om risico’s sneller te identificeren en te mitigeren voordat ze problemen veroorzaken.

    2. Efficiëntere audits

    Met AI kunnen audits efficiënter verlopen, doordat het automatisch documentatie kan doorzoeken en afwijkingen kan detecteren. Hierdoor besparen bedrijven tijd en minimaliseren ze menselijke fouten.

    3. Voorspellende compliance

    AI helpt bedrijven vooruit te kijken door potentiële complianceproblemen te voorspellen. Dit zorgt ervoor dat organisaties proactief kunnen handelen in plaats van reactief te reageren op problemen.

    Wil je weten hoe een goed ISMS helpt bij compliance? Lees dan ons blog “Wat is een ISMS en waarom is het belangrijk voor jouw bedrijf“.

    De risico’s en beperkingen van AI in compliance

    Hoewel AI in compliance veelbelovend is, zijn er ook risico’s en uitdagingen die je niet mag onderschatten.

    1. Kosten en implementatie-uitdagingen

    AI vereist gespecialiseerde kennis en brengt implementatiekosten met zich mee. Voor veel MKB-bedrijven weegt de investering niet op tegen de meerwaarde. Een pragmatische GRC-oplossing zoals CompliTrack biedt vaak een efficiënter alternatief.

    2. Gebrek aan transparantie

    Veel AI-systemen werken als een ‘black box’, waardoor het lastig kan zijn om te achterhalen waarom een bepaalde beslissing is genomen. Dit kan problematisch zijn bij audits en regelgevende controles. Wil je grip houden op je complianceproces? Lees dan ons blog “Interne audit ISO 9001: De sleutel tot een effectief kwaliteitsmanagementsysteem” over hoe je zelf regie houdt over audits en naleving.

    3. Cybersecurity-risico’s

    AI in compliance-systemen verwerkt grote hoeveelheden gegevens en is daarmee een aantrekkelijk doelwit voor cyberaanvallen. Dit maakt het cruciaal om goed na te denken over databeheer en beveiliging. In ons blog “Hoe een ISMS en ISO 27001 beschermen tegen cyberrisico’s” bespreken we hoe je risico’s beperkt en jouw bedrijf weerbaar maakt.

    4. Overmatige afhankelijkheid van technologie

    AI kan compliance ondersteunen, maar menselijke expertise blijft essentieel. AI-modellen kunnen fouten bevatten of bevooroordeeld zijn door onvolledige data. Zonder goede controlemechanismen kunnen er belangrijke risico’s over het hoofd worden gezien.

    Hoe houd je grip op risico’s zonder AI?

    Voor veel bedrijven in het MKB zijn schaalbare en toegankelijke tools de sleutel tot effectief risicobeheer en compliance. Grote ondernemingen kunnen forse investeringen doen in AI-oplossingen, maar jij hebt waarschijnlijk behoefte aan een oplossing die praktisch, overzichtelijk en betaalbaar is.

    Met CompliTrack kun je zonder AI al veel compliance-uitdagingen ondervangen:

    • Taakbeheer, inclusief terugkerende taken, zodat belangrijke compliance-acties niet vergeten worden.
    • Incidentbeheer, waarmee je eenvoudig incidenten registreert, analyseert en opvolgt.
    • Risicobeheer, waarmee je risico’s systematisch kunt identificeren, beoordelen en mitigeren.
    • Maatregelenbeheer, om controlemechanismen effectief toe te passen en te bewaken.

    Wil je meer weten over hoe je risico’s beheersbaar maakt? Lees dan ons eerdere blog “Van risicoanalyse naar actie: Hoe je risico’s daadwerkelijk beheerst” voor een praktische aanpak.

    Waar kan AI in compliance een rol spelen?

    Hoewel AI op dit moment geen onderdeel is van CompliTrack, zijn er ontwikkelingen die in de toekomst relevant kunnen zijn voor jouw complianceproces. Denk aan:

    • Automatische risicoanalyse, waarbij AI patronen in data herkent en voorspelt welke risico’s extra aandacht vereisen.
    • Slimmere taakautomatisering, zodat AI suggesties kan geven voor terugkerende compliance-taken.
    • Voorspellende compliancecontrole, waarmee afwijkingen vroegtijdig worden gesignaleerd, voordat ze uitgroeien tot grote problemen.

    Dit kan vooral nuttig zijn voor bedrijven die al een sterke basis hebben in risicobeheer en compliance en op zoek zijn naar verdere optimalisatie.

    Use case: Compliance zonder AI in de praktijk

    Stel, je runt een middelgroot productiebedrijf en moet voldoen aan ISO 9001. Je hebt een beperkt compliance-team en wilt de naleving van processen efficiënter inrichten. In plaats van te investeren in dure AI-oplossingen, zet je CompliTrack in voor:

    • Automatische taakherinneringen voor audits en kwaliteitscontroles.
    • Een gestructureerd incidentbeheerproces om afwijkingen direct aan te pakken.
    • Risicobeoordeling op basis van eerdere auditresultaten en maatregelenbeheer.

    Hierdoor zorg je voor een gestroomlijnd complianceproces, zonder dat je afhankelijk bent van complexe AI-technologieën. Wil je ISO 9001-certificering verder vereenvoudigen? Lees dan “ISO 9001-certificering voor MKB: Eenvoudig in 6 stappen“.

    Conclusie: AI in compliance is een mogelijke toekomst, maar eenvoud werkt nu

    Voor MKB-bedrijven is het cruciaal om compliance en risicobeheer op een toegankelijke en beheersbare manier in te richten. AI in compliance biedt interessante mogelijkheden, maar is vaak niet direct nodig om een effectief compliancebeleid te voeren. Met een oplossing als CompliTrack krijg jij grip op jouw processen, zonder de complexiteit en kosten van AI.

    Benieuwd hoe jouw organisatie eenvoudig en betaalbaar aan compliance kan werken? Neem contact met ons op via onze contactpagina en ontdek de mogelijkheden!